基于形状轮廓检测的形状匹配

Question

import numpy as np
import cv2

temp = cv2.imread('./image/star.jpg')
ret, temp_thre = cv2.threshold(temp, 100, 255,0)

cv2.imshow("store gray iamge",temp_thre)
cv2.waitKey(0)

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(temp_thre, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
temp_cont = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse= True)

new_temp_cont = temp_cont[1]

tar = cv2.imread('./image/store.jpg')
tar_gray = cv2.cvtColor(tar, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
tar_thr = cv2.threshold(tar_gray, 127, 255, 0)
_, contours, hierarchy = cv2.findContours(tar_thr, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

for c in contours:
    match = cv2.matchShapes(new_temp_cont, c, 1, 0.0)
    print(match)
    if match < 0.15:
        closest_match = c
    else:
        closest_match = []
cv2.drawContours(tar, [closest_match], -1, (0,255,0),2)
cv2.imshow("output", tar)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这是我的代码，但我仍然无法纠正它。请在这方面帮助我。在

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这里的错误是：

^{pr2}$

Answer 1

对于findContours，您的映像中的通道太多，这需要一个8位的单通道图像。以下是如何获取源映像的信息：

temp = cv2.imread('./image/star.jpg')
print('shape={}'.format(temp.shape))

如果形状中有两个元素，则图像为单通道。如果为3，则第3个元素为通道数。在

您需要将图像转换为单通道8位图像，例如：

^{pr2}$